プライマリデータベースとは？初心者のためのやさしい入門ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

プライマリデータベースとは？

プライマリデータベースとは、データを保存する中心となるデータベースのことです。ウェブサイトやアプリで扱う情報は多いですが、その中の核となるデータをここに保管します。たとえばオンラインショッピングサイトでは、商品情報、会員情報、注文履歴などがこのデータベースに格納されます。

このデータベースは、日常の「書く・読む」作業を担います。新しい注文が入ると、プライマリデータベースにデータを書き込み、在庫の数や注文状況が更新されます。反対に商品情報を検索して表示する場合は、このデータベースのデータを読み出して画面に表示します。

ところで、データベースは1つだけでなく、同じデータを別の場所にもコピーしておくことがあります。これをレプリカと呼び、主に読み取りを担当します。複数のレプリカを使うと、多くの人が同時にデータを読み取ってもサイトの動作が重くなりにくくなります。

リアルタイム性や安全性を高める仕組みとして、データの「同期」や「バックアップ」が重要です。プライマリデータベースとレプリカの間でデータが近いタイミングで更新される「同期」や、データを別の場所に保存する「バックアップ」は、災害時の復旧にも役立ちます。

実務での理解を深めるときには、以下のような場面を想像すると分かりやすいです。オンラインショップの注文処理では、まず顧客の情報と在庫の状態をプライマリデータベースに保存します。その後、在庫更新の情報が遅れずにレプリカにも反映され、売上レポートを作るときにも同じデータを参照できます。

このような仕組みはクラウドの環境でもよく使われます。クラウドサービスは自動的に複数のレプリカを作って分散させ、世界中のユーザーへ高速にデータを配信します。初心者の方はまず「データがどこにあるか」「どこで更新されるか」この2点を意識すると、全体の流れがつかみやすくなります。

用語の整理

用語	説明
プライマリデータベース	データの中心となる「主データベース」。新しい情報の書き込みを受け付け、最新の状態を保ちます。
レプリカ	プライマリデータベースのコピー。主に読み取りを担当し、負荷を分散します。
同期	プライマリとレプリカのデータを同じタイミングで更新する仕組みです。
バックアップ	データを別の場所に保存しておくこと。災害時の復元に役立ちます。

実務でのポイント

設計時には、データの整合性を崩さないようなルールを決めます。例えば、書き込みの順序をどう扱うか、どのタイミングでレプリカへ反映するか、どこまでをバックアップ対象とするかなどを決めることが大切です。

初めて学ぶ人におすすめの考え方は、データの流れを紙に書き出してみることです。就業前に想像するだけでなく、実際に手で書いてみると、全体像が見えやすくなります。

以上がプライマリデータベースの基本的な説明です。覚えておくと、以降でデータベースの話を読んだときに理解が速くなります。中学レベルの知識でも十分に学べる内容なので、安心して取り組んでみてください。

最後に、用語の意味をもう一度短くまとめます。プライマリデータベースは「中心」「書き込みの元」，レプリカは「コピー」「読み取りの助っ人」です。これを意識しておくだけで、データベースの仕組みが見えやすくなります。

プライマリデータベースの同意語

主データベース: データベース群の中で中心的かつ最も重要なデータを格納し、更新・参照のベースとなるデータベース。
マスターデータベース: 他のデータベースが参照する正準データを格納する中心的なデータベース。権威あるデータを担保する役割。
基幹データベース: 企業・組織の業務の中核を支えるデータベース。最重要データを格納して運用の基盤となる。
コアデータベース: システムの核となるデータを格納するデータベース。機能の中心を担う。
一次データベース: 最初に作成・更新される“一次データ”を格納するデータベース。二次利用・同期の元になる。
メインデータベース: システム内で最もよく使われるデータベース。日常のCRUDの中心となる。
主要データベース: 全体の中で優先度・重要度が高いデータを格納するデータベース。
セントラルデータベース: 中央集権的にデータを蓄えるデータベース。複数アプリで共通利用される中心的ストア。
中心データベース: システム全体の中心となるデータを格納するデータベース。
基幹DB: 基幹データベースの略。業務を支える中心的なデータを格納する。
マスタDB: マスターデータベースの略。正準データを格納する中心データベース。
コアDB: コアデータベースの略。システムの核となるデータを格納。

プライマリデータベースの対義語・反対語

レプリカデータベース: プライマリデータベースのコピーで、主に読み取り処理を担い、書き込みは通常行わない。災害復旧や負荷分散に活用される。
セカンダリデータベース: プライマリデータベースの二次的なデータベース。主な役割は補助で、フェイルオーバー時の切替対象になることが多い。
副データベース: プライマリ以外の補助的なデータベース全般を指す総称。用途はシステム設計によって異なる。
読み取り専用データベース: 書き込みができない、読み取りのみを目的とするデータベース。読み取り負荷の分散や安定性向上に用いられる。
スレーブデータベース: 古い用語で、プライマリデータベースのレプリカ。現在はレプリカやセカンダリとされることが多い。
バックアップデータベース: プライマリデータベースのバックアップを格納するデータベース。障害発生時の復旧用。
フェイルオーバー用データベース: 障害時にプライマリを置き換える待機系データベース。
スタンバイデータベース: 待機系のデータベース。フェイルオーバーの際にアクティブ化される。
複製データベース: プライマリのデータを複製したデータベース。同期・非同期で更新され、整合性を保つことが目的。

プライマリデータベースの共起語

マスターデータ: 企業全体で一貫して使う基幹データ。顧客・商品・取引先など、複数の部門で共通して参照されるデータ。
マスタデータ管理: マスターデータを統合・正規化・維持する管理の考え方・実践。
MDM: Master Data Management の略。マスタデータの統合・清浄化・維持を目的とした組織的・技術的施策。
リレーショナルデータベース: 表形式でデータを格納し、テーブル同士をキーで関連づけるデータベースの基本形。
データベース設計: データをどう保存し、どのように結びつけるかを計画する作業。
正規化: データの冗長性を減らし、更新異常を防ぐための設計手法。
主キー: 各レコードを一意に特定する列。
外部キー: 他のテーブルの主キーを参照する列。
参照整合性: 外部キーの参照先が常に正しい状態を保つこと。
ACID: 原子性・一貫性・隔離性・耐久性の4つの性質。
トランザクション: 複数の操作を1つの単位として実行する処理。
データ統合: 異なるデータ源を1つの視点で結合・統合すること。
データ品質: データの正確さ・一貫性・完全性を保つ状態。
データガバナンス: データの扱い方・責任・方針を組織として決定・運用すること。
ソースオブレコード: 信頼できる元データの出所。
レプリケーション: データを別のデータベースへ自動的に複製して同期を取る仕組み。
フェイルオーバー: 障害時に自動で別のデータベースへ切替える機能。
高可用性: システムを長時間安定して稼働させる設計思想。
バックアップ: データのコピーを保存して、復元できる状態を作る作業。
データベースクラスタ: 複数のデータベースを連携させ、1つの論理システムとして動かす構成。
スキーマ: データベースの構造設計図。テーブル・カラム・制約の定義。
SQL: データの検索・挿入・更新を実行する標準言語。
DBMS: データベースを作成・管理するソフトウェア。

プライマリデータベースの関連用語

プライマリデータベース: データベースシステムの中で、書き込みや更新を行う主たるデータベースノード。レプリケーションの起点となるノード。
マスターデータベース: プライマリデータベースの別称。書き込みを担当する中心ノード。
プライマリノード: クラスタ構成で、トランザクションの処理を担い、プライマリとして動作するノード。
セカンダリデータベース: プライマリの変更を追従する読み取り専用のレプリカ。冗長性と読み取り分散を実現。
セカンダリノード: セカンダリデータベースを実装するノード。通常は読み取り処理を担当。
レプリケーション: プライマリのデータをセカンダリへ伝播し、複製を作る仕組み。
同期レプリケーション: プライマリの変更をセカンダリに同時適用する方式。遅延が小さいが可用性と性能のトレードオフあり。
非同期レプリケーション: プライマリの変更を遅延して伝播する方式。書き込み遅延を抑えやすいがセカンダリと実データがずれる可能性。
フェイルオーバー: 障害時に自動または手動でプライマリの役割を別ノードへ切り替える処理。
自動フェイルオーバー: 監視と自動制御により、障害時に自動的にフェイルオーバーを実行する機能。
高可用性: 障害時にもサービスを継続できる設計・運用方針のこと。
冗長性: データを複数のノードに保持して故障時の影響を最小化する設計思想。
バックアップ: データの定期的なコピーを作成して、データ損失時に復旧できるようにする作業。
リカバリ / 復旧: 障害後にデータを元の状態へ戻す手続きとプロセス。
データ整合性: データが矛盾なく正確に保たれる状態。ACIDなどの特性を満たすことが多い。
ACID特性: Atomicity（原子性）、Consistency（整合性）、Isolation（独立性）、Durability（耐久性）を満たす性質。
トランザクションログ: データ変更の履歴を記録するログ。障害復旧やリカバリに利用。
WAL（Write-Ahead Logging）: 変更を適用する前にログへ書き込む設計原則。データの整合性を保つ。
シャーディング: データを水平に分割して複数ノードへ分散保存する技術。スケーラビリティ向上が目的。
ミラーリング: データのリアルタイム鏡像を作成して冗長性を確保する手法。
アクティブ-スタンバイ: 1つのノードがアクティブ、もう1つが待機状態で障害時に切替。
アクティブ-アクティブ: 複数ノードが同時に書き込みを受け付ける構成。負荷分散と可用性を高めるが複雑さが増す。
監視 / モニタリング: データベースの健康状態・性能を継続的に観察する活動。
ヘルスチェック: ノード・サービスの生存性と応答性を定期的に確認するテスト。
バックアップ戦略: フル/差分/増分バックアップなど、復旧計画を定義する方針。